Банк Уралсиб подвел итоги Хакатона «Uralsib Hack: генеративный интеллект в банках»

Банк Уралсиб подвел итоги хакатона «Uralsib Hack: генеративный интеллект в банках». Перед его участниками стояла задача по поиску практического повседневного применения генеративного AI в бизнес-процессах банка. Всего в хакатоне приняло участие свыше 250 команд, которым было предложено 10 различных кейсов. Партнерами хакатона выступили Ассоциация российских банков (генеральный партнер), Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Хакатоны.рус и Rusbase.

Всего в финал хакатона вышло 13 проектов, а тройку призеров, получивших денежные призы от банка, сформировали проекты «Тома», Цифровой ассистент и DarkFlow. Коротко о призерах и предлагаемых ими решениях:

Победитель – Проект AI-ассистента «Тома». Сервис работает в формате чат-бота, способного транскрибировать аудиозаписи и извлекать значимую информацию из любого источника: на вход пользователь может подавать ссылку на YouTube или иной потоковый сервис, загружать видео, аудиосообщение или фото, а также текстовый файл. Основными задачами для «Томы» могут стать взаимодействие с клиентами, обучение сотрудников, а также аналитика внутренних коммуникаций и сопровождение совещаний.
2 место – проект Цифровой ассистент. Решение представляет собой нейросеть, обученную генерировать ответы на вопросы пользователей по информации из внутренней базы знаний банка. Может использоваться для обеспечения разгрузки первой и второй линии техподдержки, а также снижения затрат на онбординг и взаимодействие с документацией.
3 место – проект DarkFlow. Решение позволяет автоматизировать анализ видеозаписей и текстов выступлений и выявить возможные взаимосвязи между вербальными интервенциями и поведением рынка.

Среди проектов-финалистов можно отметить такие решения, как боты-аналитики экономической информации в аудио- и видеоформате, боты для оптимизации маркетинговых исследований, системы трансформации данных и реферирования информации, автоматизированные системы по работе с клиентскими запросами и анализу обратной связи, смарт-календари для оптимизации рабочих процессов, сервисы генерации персонального дизайна банковских карт, автоматизированные системы парсинга (автоматического сбора и систематизации) новостей и аналитики Telegram-каналов.

Следующим этапом в работе с проектами, получившими приглашение к партнерству, станет разработка сценария пилотирования проекта в банке. Для этого участники подготовят предложения по развертыванию генеративных моделей на инфраструктуре банка и проведут дообучение на внутренних данных.